人臉識別系統的研究與實現

電子通信論文編號:TX130 附任務書,開題報告,畢業論文,程序清單,外文翻譯,調研報告,論文字數:17805.頁數:35 

目    錄
摘 要………………………………………………………………………………………… Ⅰ
Abstact ……………………………………………………………………………………… Ⅱ
第1章 緒論……………………………………………………………………………………1
1.1引言……………………………………………………………………………………1
1.2人臉識別技術的現狀…………………………………………………………………2
1.2.1人臉識別技術概述………………………………………………………………3
1.2.2人臉的描述方法介紹……………………………………………………………4
1.2.3人臉識別技術的主要內容………………………………………………………5
1.2.4人臉識別研究的難點……………………………………………………………7
1.3人臉識別技術的意義…………………………………………………………………7
1.4本文主要研究內容……………………………………………………………………8
第2章 人臉圖像預處理………………………………………………………………………9
2.1圖像濾波………………………………………………………………………………9
2.1.1均值濾波………………………………………………………………………… 10
2.1.2 高斯平滑濾波………………………………………………………………… 12
2.1.3 中值濾波……………………………………………………………………… 13
2.1.4 邊緣保持濾波………………………………………………………………… 14
2.2 圖像銳化…………………………………………………………………………… 15
第3章 人臉器官定位和特征提取………………………………………………………… 18
3.1 基于積分投影的眼睛檢測算法…………………………………………………… 18
3.2 眼睛精確定位算法的研究………………………………………………………… 19
3.3 基于DCT的人臉特征提取………………………………………………………… 22
3.3.1 人臉特征提取概述…………………………………………………………… 22
3.3.2 基于DCT的人臉表征………………………………………………………… 23
第4章 人臉圖像神經網絡識別…………………………………………………………… 25
4.1 概述………………………………………………………………………………… 25
4.2 神經網絡介紹……………………………………………………………………… 25
4.2.1 神經元………………………………………………………………………… 26
4.2.2 神經網絡拓撲結構…………………………………………………………… 26
第5章 系統設計與實現…………………………………………………………………… 28
5.1 人臉識別系統的設計……………………………………………………………… 28
5.2 系統實驗結果與分析……………………………………………………………… 31
總 結………………………………………………………………………………………… 32
參考文獻…………………………………………………………………………………… 33
致 謝………………………………………………………………………………………… 34

摘  要
人臉識別是模式識別領域中一個富有挑戰性的課題，有著重要的理論研究價值和應用價值。本設計首先介紹了國內外人臉識別的研究現狀、方法和發展方向，然后分別討論和研究了人臉圖像的預處理、邊緣檢測、特征提取和分類器設計等內容。在圖像預處理過程中，先用中值濾波器和邊緣保持濾波器對圖像進行去噪處理，然后用拉普拉斯銳化算子對圖像進行銳化，以便于邊緣檢測。在對圖像進行邊緣檢測時，對經過預處理過的人臉圖像分別用RobertS邊緣算子、Sobel邊緣算子、Robinson邊緣算子、LoG邊緣算子、Canny邊緣算子進行邊緣檢測，然后，對邊緣檢測算子進行了研究改進，并對檢測結果進行了討論比較，結果表明，Canny邊緣算子的檢測結果明顯優于其它幾個算子。在對圖像進行特征提取時，重點對人臉器官定位方法進行了研究，提出了三種人眼定位新方法，應用這些方法提高了人眼定位成功率和準確性。接著，采用結合整體與局部特征的方法，對整幅圖像、眼睛區域、鼻子嘴巴區域分別進行DTC變換，并將DCT變換后的矩陣的左上角區域作為特征向量。在分類器設計過程中，本文采用BP神經元網絡作為分類器進行人臉識別。最后，本文給出了人臉識別試驗結果，并對試驗結果進行了分析。實驗結果表明，使用相關算法提取的人臉特征是有效的，分類器的設計也是合理的。

關鍵詞：人臉識別；圖像處理；邊緣檢測；特征提取；BP算法

Abstract
Face recognition is a challenge subject in the field of pattern recognition and it has inportant theory and application value.
In this paper,we first introduce the current research,methods and trend on face recognition.Then we respectively discuss face image preprocessing image edge detection, feature extraction and the design of classifiers.
In the course of image preprocessing,the noise in face images are removed by using the method of median filter and the method of edge-keeping filter.Then we sharpen the images with Laplace operator.
In the course of edge detection,we detect images’edge by using Robers operator,Sobel operator,Robinson operator,Log operator and Canny operator,and compare the results if images;edge.The result shows,Canny edge detection operator precege other operators obviously.
During the feature extraction,three new face organ location methods are proposed,by using these methods,we get good results,Then a method base on global and local information is proposed to compose feature vector.apply DCT to the whole face image while applying DCT to eyes area and nose-mouth area.Finally get the upper-left corner of the DCT matrix as feature vector.
In the course of classifiers design,we construct a classifier with ANN classifier.
Finally,the experiment results of face recognition are presented and analyed,The results indicate that the extracted face features are valid and the design of classifier is sound and efficient.

Keywords:facerecognition,imageprocessing,edge detection,feature extraction,BP algorithem